Oracle 建立索引及SQL优化

一、建立数据库索引:

索引有单列索引和复合索引之说。

建设原则:

　1、索引应该经常建在Where 子句经常用到的列上。如果某个大表经常使用某个字段进行查询，并且检索行数小于总表行数的5%。则应该考虑。

　2、对于两表连接的字段，应该建立索引。如果经常在某表的一个字段进行Order By 则也经过进行索引。

　3、不应该在小表上建设索引。

优缺点:

　1、索引主要进行提高数据的查询速度。 当进行DML时，会更新索引。因此索引越多，则DML越慢，其需要维护索引。 因此在创建索引及DML需要权衡。

  2、当一个表的索引达到4个以上时，ORACLE的性能可能还是改善不了，因为OLTP系统每表超过5个索引即会降低性能，而且在一个sql 中， Oracle 从不能使用超过 5个索引

  3、索引可能产生碎片,因为记录从表中删除时,相应也从表的索引中删除.表释放的空间可以再用,而索引释放的空间却不能再用.频繁进行删除操作的被索引的表,应当阶段性地重建索引,以避免在索引中造成空间碎片,影响性能.在许可的条件下,也可以阶段性地truncate表,truncate命令删除表中所有记录,也删除索引碎片. （建立索引影响了删除和更新操作）

创建索引:

　单一索引:Create Index <Index-Name> On <Table_Name>(Column_Name);

　复合索引:Create Index <Index-Name> On emp(deptno,job); —>在emp表的deptno、job列建立索引。

select * from emp where deptno=66 and job='sals' ->走索引。

select * from emp where deptno=66 OR job='sals' ->将进行全表扫描。不走索引

select * from emp where deptno=66 ->走索引。

select * from emp where job='sals' ->进行全表扫描、不走索引。

如果在where 子句中有OR 操作符或单独引用Job 列(索引列的后面列) 则将不会走索引，将会进行全表扫描。

同时在Oracle里用PL/SQL的F5可以对整个SQL查询来判断没加索引前和加完索引后的用时。

索引失效的情况:

　① Not Null/Null 如果某列建立索引,当进行Select * from emp where depto is not null/is null。 则会是索引失效。

　② 索引列上不要使用函数,SELECT Col FROM tbl WHERE substr(name ,1 ,3 ) = 'ABC'  或 SELECT Col FROM tbl WHERE name LIKE '%ABC%'  而 SELECT Col FROM tbl WHERE name LIKE 'ABC%' 会使用索引。

　③ 索引列上不能进行计算SELECT Col FROM tbl WHERE col / 10 > 10 则会使索引失效，应该改成SELECT Col FROM tbl WHERE col > 10 * 10

　④ 索引列上不要使用NOT （ != 、 <> ）如:SELECT Col FROM tbl WHERE col ! = 10 应该改成：SELECT Col FROM tbl WHERE col > 10 OR col < 10 。

二、关于SQL 性能优化

（一）ORACLE 性能优化主要方法

⑴硬件升级(CPU、内存、硬盘)：

CPU：在任何机器中CPU的数据处理能力往往是衡量计算机性能的一个标志，并且ORACLE是一个提供并行能力的数据库系统，如果运行队列数目超过了CPU处理的数目，性能就会下降；

内存：衡量机器性能的另外一个指标就是内存的多少了，在ORACLE中内存和我们在建数据库中的交换区进行数据的交换，读数据时，磁盘I/O必须等待物理I/O操作完成，在出现ORACLE的内存瓶颈时，我们第一个要考虑的是增加内存，由于I/O的响应时间是影响ORACLE性能的主要参数；

网络条件：NET*SQL负责数据在网络上的来往，大量的SQL会令网络速度变慢。比如10M的网卡和100的网卡就对NET*SQL有非常明显的影响，还有交换机、集线器等等网络设备的性能对网络的影响很明显，建议在任何网络中不要试图用3个集线器来将网段互联。

⑵版本及参数设置

⑶应用程序设计（框架、调用方式---源代码）

程序设计中的一个著名定律是20％的代码用去了80％的时间；

两种方式优化：源代码的优化和SQL语句的优化。源代码的优化在时间成本和风险上代价很高；另一方面，源代码的优化对数据库系统性能的提升收效有限。

DBMS处理查询计划的过程是这样的：在做完查询语句的词法、语法检查之后，将语句提交给DBMS的查询优化器，优化器做完代数优化和存取路径的优化之后，由预编译模块对语句进行处理并生成查询规划，然后在合适的时间提交给系统处理执行，最后将执行结果返回给用户。 

⑷SQL 语句优化:

当Oracle数据库拿到SQL语句时，其会根据查询优化器分析该语句，并根据分析结果生成查询执行计划。

也就是说，数据库是执行的查询计划，而不是Sql语句。

查询优化器有rule-based-optimizer(基于规则的查询优化器) 和Cost-Based-optimizer(基于成本的查询优化器)。

其中基于规则的查询优化器在10g版本中消失。

对于规则查询，其最后查询的是全表扫描。而CBO则会根据统计信息进行最后的选择。

①先执行From ->Where ->Group By->Order By，所以尽量避免全表扫。

②执行From 字句是从右往左进行执行。因此必须选择记录条数最少的表放在右边。　　

③对于Where字句其执行顺序是从后向前执行、因此可以过滤最大数量记录的条件必须写在Where子句的末尾，而对于多表之间的连接，则写在之前。因为这样进行连接时，可以去掉大多不重复的项。　　

④SELECT子句中避免使用(*)ORACLE在解析的过程中, 会将’*’ 依次转换成所有的列名, 这个工作是通过查询数据字典完成的, 这意味着将耗费更多的时间.但是在count(*)和count(1)的执行中不需要遵守上述内容，速度经过我测试是相同的。

⑤用UNION替换OR(适用于索引列)

union:是将两个查询的结果集进行追加在一起，它不会引起列的变化。 由于是追加操作，需要两个结果集的列数应该是相关的，并且相应列的数据类型也应该相当的。union 返回两个结果集，同时将两个结果集重复的项进行消除。 如果不进行消除，用UNOIN ALL.

通常情况下, 用UNION替换WHERE子句中的OR将会起到较好的效果. 对索引列使用OR将造成全表扫描. 注意, 以上规则只针对多个索引列有效. 

如果有column没有被索引, 查询效率可能会因为你没有选择OR而降低. 在下面的例子中, LOC_ID 和REGION上都建有索引.

　　高效:

　　SELECT ID , NAME

　　FROM LOCATION

　　WHERE ID = 1

　　UNION

　　SELECT ID , NAME

　　FROM LOCATION

　　WHERE NAME = “SUQI356”

　　低效:

　　SELECT ID , NAME 

　　FROM LOCATION

　　WHERE ID = 1 OR NAME = “SUQI356”

　　如果你坚持要用OR, 那就需要返回记录最少的索引列写在最前面.

⑥用EXISTS替代IN、用NOT EXISTS替代NOT IN和用（+）比用NOT IN更有效率

在许多基于基础表的查询中, 为了满足一个条件, 往往需要对另一个表进行联接. 在这种情况下, 使用EXISTS(或NOT EXISTS)通常将提高查询的效率. 

在子查询中, NOT IN子句将执行一个内部的排序和合并. 无论在哪种情况下, NOT IN都是最低效的(因为它对子查询中的表执行了一个全表遍历). 

为了避免使用NOT IN, 我们可以把它改写成外连接(Outer Joins)或NOT EXISTS.

例子：

高效: SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND EXISTS (SELECT ‘X’ FROM DEPT WHERE DEPT.DEPTNO = EMP.DEPTNO AND LOC = ‘MELB’)

低效: SELECT * FROM EMP (基础表) WHERE EMPNO > 0 AND DEPTNO IN(SELECT DEPTNO FROM DEPT WHERE LOC = ‘MELB’)

⑦ORACLE的解析器按照从右到左的顺序处理FROM子句中的表名,因此FROM子句中写在最后的表(基础表 driving table)将被最先处理，在FROM子句中包含多个表的情况下,你必须选择记录条数最少的表作为基础表。如果有3个以上的表连接查询, 那就需要选择交叉表(intersection table)作为基础表, 交叉表是指那个被其他表所引用的表 。

⑧避免使用HAVING子句, HAVING 只会在检索出所有记录之后才对结果集进行过滤，这个处理需要排序、总计等操作； 如果能通过WHERE子句限制记录的数目,那就能减少这方面的开销.

⑨尽可能使用varchar代替char，因为变长字段存储空间小，在一个相对较小的字段内搜索效率要高。

⑩使用临时表来存储